朴素贝叶斯

python学智能算法（十五）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理西猫雷婶人工智能机器学习 python学习笔记机器学习 python 人工智能深度学习 scikit-learn
【1】引言前序学习进程中，已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧，先相关文章链接为：python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入，研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试，直接将文本改成多行文本：#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类大千AI助手人工智能 Python #OTHER 分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯 Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理，利用邮件中的特征（通常是单词）来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率，并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的
Sklearn 机器学习数值离散化区间标签 Thomas Kant 人工智能机器学习 sklearn 人工智能
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习：数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中，连续数值型特征并不总是最优选择，尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型（如决策树、朴素贝叶斯）时。此时，我们常常希望将连续变量离散化（Discret
第九课：大白话教你朴素贝叶斯顽强卖力机器学习-深度学习-神经网络算法 python 大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯（NaiveBayes），这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”，但其实它是个超级实用的分类工具！我会用最接地气的方式，从定义讲到代码实战，保证你笑着学会，还能拿去忽悠朋友！一：朴素贝叶斯是啥？——当概率论遇上“天真”假设1.1定义：贝叶斯定理的“偷懒版”问题：你想判断一封邮件是不是垃圾邮件，或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理（原版）：[P(A|B)=\frac
python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类西猫雷婶人工智能机器学习 python学习笔记机器学习 python 分类人工智能开发语言矩阵深度学习
引言前述学习进程中，已经学习了拉普拉斯平滑公式计算条件概率的简单应用，文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率在此基础上，今天更进一步，联系一个简单二元分类的项目。项目介绍简单二元分类，就是把数据分成两种样本，完成区分即可。参数定义开展项目之前，先来定义几个参数：先验概率P(y):P(y)=∑j=1j=nyj∑yP(y)=\frac{\sum
python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率西猫雷婶人工智能概率论机器学习机器学习人工智能深度学习矩阵 python 开发语言
【1】引言前序学习进程中，对条件概率进行了简单探索：https://blog.csdn.net/weixin_44855046/article/details/145388138?spm=1001.2014.3001.5501今天，以此为基础，探索机器学习中朴素贝叶斯方法的基本程序。【2】代码解读【2.1】库引入这里只需要numpy库：#引入numpy模块importnumpyasnp【2.2】初
python学智能算法（十四）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试西猫雷婶 python学习笔记机器学习人工智能机器学习 python 人工智能
【1】引用前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类-CSDN博客在实践应用中也会发现，朴素贝叶斯方法还能对文本进行分类，今天的学习目标就是学习简单的文本操作技巧，需要使用sklearn里面的
【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题） chaser&upper 数据分析随笔小记数据挖掘 python 聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
机器学习算法——朴素贝叶斯和特征降维 TY-2025 机器学习机器学习算法人工智能
一、常见概率计算朴素贝叶斯算法是利用概率值进行分类的一种机器学习算法概率：一种事情发生的可能性，取值在[0,1]之间条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)联合概率：表示多个条件同时成立的概率P(AB)=P(A)∗P(B∣A)=P(B)∗P(A∣B)P(AB)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)P(AB)=P(A)∗P(B∣A)
机器学习基础 - 分类模型之朴素贝叶斯 yousuotu 杂项机器学习分类人工智能
朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯1.基本概念1.条件概率2.先验概率3.后验概率2.贝叶斯公式3.条件独立假设4.从机器学习视角理解朴素贝叶斯朴素贝叶斯中的三种模型1.多项式模型2.高斯模型3.伯努利模型QA1.朴素贝叶斯为何朴素？2.朴素贝叶斯分类中某个类别的概率为0怎么办？3.朴素贝叶斯的要求是什么？4.朴素贝叶斯的优缺点？5.朴素贝叶斯与LR区别？1.基本概念1.条件概率P(X∣Y)=P(X,Y
BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较非小号 AI bert 人工智能深度学习
一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。传统机器学习模型，基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。特征表示自动学习文本的上下文相关表示（contextualembeddings），捕捉长距离语义依赖。通常使用词袋模型（BagofWords）或TF-IDF，忽略词序和上下文，仅考虑词频。训练方式两
Spark与朴素贝叶斯在股票市场预测中的应用及代码实战飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何利用Spark框架结合朴素贝叶斯算法进行股票市场的预测。项目涵盖了从原始股票数据的处理到模型训练的全过程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和测试。所使用的数据文件包括原始股票数据、不同阶段的数据转换结果、数据平均值计算结果和测试数据集。同时提供了Java和Python实现的代码文件，包括数据处理、模型训练和评估。朴素贝叶斯算法在股票预测中通过
连续变量的全概率和贝叶斯公式_朴素贝叶斯分类:原理小红帽的灰灰狼连续变量的全概率和贝叶斯公式
贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，**尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测。**什么是“
matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别（七）：MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑，转载请注明出处多谢合作！基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生，因为在概率论中有一条重要的公式，就是以贝叶斯命名的，这就是“贝叶斯公式”：贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的，之所以这里还加上了朴素二字，是因为该分类器对各类的分布做了一个假设，即不同类的数
基于ThinkPHP-Laravel的智能养猫商城系统：融合AI与创新算法的未来宠物电商解决方案——用技术重新定义宠物生活体验 qq_42682397 laravel 人工智能算法
导语：当养猫经济遇上全栈开发与AI算法在宠物经济蓬勃发展的2025年，我们推出了一款基于ThinkPHP-Laravel全栈开发的智能养猫用品商城系统。系统不仅实现了电商核心功能，更创新性融合车牌识别、K-means聚类算法、朴素贝叶斯算法等AI能力，为宠物主提供智能化购物体验，为商家打造数据驱动的精准运营体系。项目源码已开源，助力开发者快速构建高扩展性宠物垂直电商平台！系统核心亮点：AI赋能，重
使用贝叶斯算法完成垃圾邮件分类实战万能小贤哥算法分类人工智能
一、背景与问题分析垃圾邮件长期以来困扰用户，传统方法如关键词匹配和校验码验证存在明显缺陷：误判率高：正常邮件可能包含"发票"、"中奖"等关键词。易被规避：垃圾邮件发送者会替换关键词或插入干扰字符。贝叶斯分类方法通过计算词汇在垃圾邮件中的联合概率实现更精准分类，其优势在于：动态适应新词汇和表达方式数据量越大分类效果越好天然支持概率化评估二、算法核心原理朴素贝叶斯公式：P(Spam∣Words)=P(
建立多项式朴素贝叶斯模型实战指南万能小贤哥机器学习人工智能算法
一、模型选择与实现针对文本分类任务（如垃圾邮件识别），多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）是最优选择：适用场景：处理离散型特征（如词频、TF-IDF值）核心优势：直接利用整数型词频特征，无需假设数据分布对比区别：高斯朴素贝叶斯：假设特征符合正态分布，适合连续型数据伯努利朴素贝叶斯：处理二值化特征（是否存在某个词）python复制下载fromsklearn.naive_bayesimpor
机器学习算法——朴素贝叶斯算法阿K还阔以机器学习算法人工智能
一、朴素贝叶斯算法介绍1、朴素贝叶斯算法概述朴素贝叶斯算法是一种经典的概率分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立性假设。该算法常被用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过已知类别的训练样本集，学习出每个类别的概率分布模型，然后根据待分类样本的特征，利用贝叶斯定理计算出样本属于各个类别的后验概率，最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。在朴素贝叶斯算法中，特征之间
Python从0到100（五十九）：机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类是Dream呀分类数据挖掘人工智能
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
实战9：机器学习之：朴素贝叶斯方法对鸢尾花卉品种预测实战教程计算机毕设论文机器学习实战100例算法数据挖掘决策树
1.理论部分朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的有监督分类算法。该算法一个重要的特点：假设特征条件独立，正是这个假设使得朴素贝叶斯法的学习和预测变得简单。在特征条件独立的假设下，朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布，然后对于新输入的样本点，利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。注意：假设特征条件独立正是朴素贝叶斯中“朴素”两
鸢尾花python贝叶斯分类_机器学习-利用三种分类器实现鸢尾花分类 weixin_39755853 鸢尾花python贝叶斯分类
利用决策树，KNN和朴素贝叶斯三种分类器，对鸢尾花数据集进行分类。下面是具体的流程和代码：1、数据读取：实验数据是直接加载的sklearn内置的鸢尾花数据集，共150条数据，包含4个特征，而且是一个三分类问题。fromsklearnimportdatasets#导入方法类iris=datasets.load_iris()#加载iris数据集iris_feature=iris.data#加载特征数据
基于机器学习的舆情分析算法研究赵谨言论文经验分享毕业设计
标题:基于机器学习的舆情分析算法研究内容:1.摘要随着互联网的飞速发展，舆情信息呈现爆炸式增长，如何快速准确地分析舆情成为重要课题。本文旨在研究基于机器学习的舆情分析算法，以提高舆情分析的效率和准确性。方法上，收集了近10万条社交媒体的舆情文本数据，利用多种机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等进行训练和优化。结果表明，经过优化的支持向量机算法在舆情分类的准确率上达到了85%以上，明显高于
朴素贝叶斯和半朴素贝叶斯（AODE）分类器Python实现 McQueen_LT 机器学习机器学习 python 人工智能数据分析数据挖掘
一、概述机器学习最后一次实验，要求实现朴素贝叶斯和AODE的半朴素贝叶斯分类器。由于老师说可以调用现成的相关机器学习的库，所以我一开始在做朴素贝叶斯分类器的时候，直接调用了sklearn库，很方便，可是问题来了，在做AODE半朴素贝叶斯分类器的时候，并没有找到集成好的方法。所以就想着自己把半朴素贝叶斯分类器实现了，朴素贝叶斯分类就直接调用库算了。可是让人头大的是，上来就直接实现AODE分类器还是不
Level3 — PART 4 机器学习算法 — 朴素贝叶斯 ErbaoLiu 数据分析&大模型自然语言处理&大模型机器学习&大模型机器学习人工智能朴素贝叶斯 Naive Bayes
目录贝叶斯定理朴素贝叶斯模型（NaiveBayesModel）估计离散估计极大似然估计案例朴素贝叶斯扩展高斯贝叶斯分类器原理应用源码分析伯努利贝叶斯分类器原理源码分析多项朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器模拟题CDALEVELIII模拟题（一）CDALEVELIII模拟题（二）贝叶斯定理贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯（ThomasBayes1702-1761）发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比
机器学习常用算法整理上天夭面试
文章目录机器学习常用算法整理一、监督学习1.1、决策树（DecisionTrees）1.1.1、ID31.1.2、C4.51.1.3、CART1.2、朴素贝叶斯分类（NaiveBayesianclassification）1.3、线性回归（LinearRegression）1.4、逻辑回归（LogisticRegression）1.5、支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）
机器学习（6）——朴素贝叶斯追逐☞ 机器学习机器学习人工智能概率论
文章目录1.什么是朴素贝叶斯算法？2.核心思想3.数学基础3.算法步骤3.1.计算先验概率3.2.计算条件概率4.常见变种5.优缺点6.零概率问题与平滑技术7.应用场景8.Python示例9.参数调优10.总结1.什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，在机器学习和数据挖掘中广泛应用。它被称为“朴素”的原因是它假设特征之间是条件独立的，这简化
基于文本的情感分析李昊哲小课大数据数据分析人工智能 python 数据分析机器学习自然语言处理
基于文本的情感分析代码逻辑顺序说明数据加载与特征转换：首先加载积极和消极评论数据，并将其转换为特征集。这是情感分析的基础步骤，为后续的模型训练提供数据支持。数据集划分：将特征集划分为训练集和测试集。通常使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集，以评估模型的性能。模型训练：使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯是一种简单而有效的分类算法，适用于文本分类任务。模型测试：使用测试集评估分类
【机器学习】每日一讲-朴素贝叶斯公式问道飞鱼机器学习与人工智能机器学习人工智能朴素贝叶斯公式
文章目录**一、朴素贝叶斯公式详解****1.贝叶斯定理基础****2.从贝叶斯定理到分类任务****3.特征独立性假设****4.条件概率的估计****二、在AI领域的作用****1.文本分类与自然语言处理（NLP）****2.推荐系统****3.医疗与生物信息学****4.实时监控与异常检测****5.多模态数据处理****三、推导过程示例（以文本分类为例）****四、代码实现（Python）
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】贝叶斯优化林聪木机器学习算法人工智能
目录前言算法原理朴素贝叶斯算法核心思想示例贝叶斯定理贝叶斯网络贝叶斯网络的结构形式因子图数学模型最优贝叶斯推理贝叶斯优化什么高斯过程acquisition函数朴素贝叶斯贝叶斯公式与条件独立假设1）先验概率与后验概率2）贝叶斯公式3）条件独立假设与朴素贝叶斯平滑处理1）为什么需要平滑处理2）拉普拉斯平滑及依据应用案例中文分词统计机器翻译贝叶斯图像识别，AnalysisbySynthesisEM算法与
预测分析（三）：基于机器学习的分类预测 ^ω^宇博数学建模数学模型机器学习分类人工智能
文章目录基于机器学习的分类预测分类任务逻辑回归分类树分类树的工作原理随机森林多元分类朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式回到分类问题**1.算法原理****2.主要类型****(1)高斯朴素贝叶斯****(2)多项式朴素贝叶斯****(3)伯努利朴素贝叶斯****3.优缺点****4.应用场景****5.评估指标****6.示例代码（Python）**基于机器学习的分类预测分类任务分类问题主要是分为三种类型
强大的销售团队背后竟然是大数据分析的身影蓝儿唯美数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官，在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面，以重组弱点，增强优势。 Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官，HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
Haproxy+Keepalived高可用双机单活 bylijinnan 负载均衡 keepalived haproxy 高可用
我们的应用MyApp不支持集群，但要求双机单活（两台机器：master和slave）： 1.正常情况下，只有master启动MyApp并提供服务 2.当master发生故障时，slave自动启动本机的MyApp，同时虚拟IP漂移至slave，保持对外提供服务的IP和端口不变 F5据说也能满足上面的需求，但F5的通常用法都是双机双活，单活的话还没研究过服务器资源 10.7
eclipse编辑器中文乱码问题解决 0624chenhong eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题，Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项，我们可以通过设置编码格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式：Workspace、Project、Content Type、File 本文以Eclipse 3.3（英文）为例加以说明： 1. 设置Workspace的编码格式： Windows-&g
基础篇--resources资源不懂事的小屁孩 android
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接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷酷的飞上天空 window
@echo off : host=服务器证书域名或ip，需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称 set host=localhost set ou=localhost set o=localhost set password=123456 set validity=3650 set salias=s
企业物联网大潮涌动：如何做好准备？蓝儿唯美企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。尽管物联网（IoT）还很新，企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划，而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域，而是哪些地方物联网没有在企业推进，” Gartner研究总监Mike Walker说。 Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿，这些设备在全
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Spring提供了一组数据访问框架，集成了多种数据访问技术。无论是JDBC，iBATIS(mybatis)还是Hibernate，Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。 mybatis是一种Spring持久化框架，要使用mybatis，就要做好相应的配置： 1，配置数据源。有很多数据源可以选择，如：DBCP，JDBC，aliba
Java静态代理、动态代理实例 aijuans Java静态代理
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Struts1与Struts2的12点区别 asia007 Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比：Struts 1要求Action类继承一个抽象基类；Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口，也可以实现其他接口，使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的，只有一个包含execute方法的P
初学者要多看看帮助文档不要用js来写Jquery的代码百合不是茶 jquery js
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题; 1, JQuery的赋值有问题代码如下: data.username 表示的是: 网易 $("#use
经理怎么和员工搞好关系和信任 bijian1013 团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础，这里的基础包括产品方向和产品策略的把握，包括设计，也包括对技术的理解和见识，对运营和市场的敏感，以及良好的沟通和协作能力。换言之，既然是产品经理，整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂，如何让人信服？如何让自己懂？就是不断学习，不仅仅从书本中，更从平时和各种角色的沟通
如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单 sunjing contextMenu tree Richfaces
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开始使用Redis2.8.17 Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境，对它的主从复制的工作机制，真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的，Redis到了2.4.5这个版本，主从复制还做成那样，Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果，这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
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项目中，经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串，而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象，这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式： {"nanos":0,"time":-27076233600000,
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[通讯与电力]光网城市建设的一些问题 comsci 问题
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空间RESUMABLE操作转 Oracle从9i开始引入这个功能，当出现空间不足等相关的错误时，Oracle可以不是马上返回错误信息，并回滚当前的操作，而是将操作挂起，直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT，或者空间不足的错误被解决。这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中，在利用D
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最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类. 1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf8 -*-
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zoj 3511 Cake Robbery(线段树) 阿尔萨斯线段树
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朴素贝叶斯

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